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54 stars 품질 66 트렌드 21MIT

Recursive decomposition을 통해 long-context 작업을 처리하기위한 Claude Code 기술

개요

컨텍스트를 작게 유지하면서 긴 콘텍스트 작업을 분해합니다. Claude Code, Codex, Cursor 및 호환 에이전트에 대한 에이전트 기술, Recursive Language Models 연구에 기반 설치 · 사용 · 작동 · Eval · 구조 · Acknowledgments 큰 codebases, 문서의 수십, 긴 보고서: 컨텍스트가 성장함에 따라, 모델은 세부 정보를 놓고, 링크를 distant parts를 추측하고 정확성을 잃습니다. Recursive Language Models 종이는 컨텍스트 rot를 호출합니다. 작업을 할 때 codebase-wide, 멀티 문서, PDF의 더미, 또는 dense 집계, 창에 맞는 경우에도, 기술은 에이전트가 텍스트를 삼키지 않고 쿼리 할 수있는 환경으로 입력을 치료한다 : 1. 아무것도 읽기 전에 입력. 2. 검색 공간, 읽지 않은. 3. 5~10개의 파일 또는 자연적인 단위의 배치로 남아 있는 무슨. 4. 배치 당 1개의 sub-agent를 가진 깊이 1에, 각자 도달된 간결. Sub-agents는 스팸을 막지 않습니다. 5. 소스에 대한 작은 창에 병합 된 대답. 6. 명세.

개요(AI 번역)

Recursive 분해 기술

컨텍스트를 작게 유지하면서 긴 콘텍스트 작업을 분해합니다. Claude Code, Codex, Cursor 및 호환 에이전트에 대한 에이전트 기술, Recursive Language Models 연구에 기반

설치 · · 어떻게 작동 · · 구조 · Acknowledgments의 특징


문제

큰 codebases, 문서의 수십, 긴 보고서: 컨텍스트가 성장함에 따라, 모델은 세부 정보를 놓고, 링크를 distant parts를 추측하고 정확성을 잃습니다. Recursive Language Models 종이는 컨텍스트 rot를 호출합니다.

무엇 그것

작업을 할 때 codebase-wide, 멀티 문서, PDF의 더미, 또는 dense 집계, 창에 맞는 경우에도, 기술은 에이전트가 텍스트를 삼키지 않고 쿼리 할 수있는 환경으로 입력을 치료한다 :

  1. ** 크기 ** 아무것도 읽기 전에 입력.
  2. ** 필터 ** 검색 공간, 읽기.
  3. ** 펑크 ** 5 ~ 10 파일 또는 자연 단위의 배치로 남아 있습니다. 4.Recurse 배치 당 1개의 시약을 가진 깊이 1에, 각자 달성한 간결. Sub-agents는 스팸을 막지 않습니다.
  4. **Verify ** 소스에 대한 작은 창에 병합 된 대답.
  5. 명세.

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README

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Recursive Decomposition Skill

Decompose long-context tasks while keeping the context small. An Agent Skill for Claude Code, Codex, Cursor and compatible agents, based on the Recursive Language Models research

Install · Usage · How it works · Eval · Structure · Acknowledgments


The problem

Large codebases, dozens of documents, long reports: as the context grows, models miss details, link distant parts by guesswork and lose accuracy. The Recursive Language Models paper calls it context rot.

What it does

When a task is codebase-wide, multi-document, a pile of PDFs, or a dense aggregate, even if it fits the window, the skill makes the agent treat the input as an environment to query instead of text to swallow:

  1. Size the input before reading anything.
  2. Filter the search space with searches, not reads.
  3. Chunk what remains into batches of 5 to 10 files or natural units.
  4. Recurse at depth 1 with one sub-agent per batch, each with a self-contained brief. Sub-agents do not spawn sub-agents.
  5. Verify the merged answer on a small window against the sources.
  6. Synthesise programmatically, with file and line references.

PDFs go through anydoc first (npx -y @firecrawl/anydoc FILE -o .firecrawl/out.md), then grep the markdown. Cloud firecrawl parse is for OCR, -Q, or -S. A one-page convert job is not this skill.

Install

With the skills CLI:

npx skills add massimodeluisa/recursive-decomposition-skill
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